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La prueba de aptitud escolar fue aclamada una vez como una forma de abrir universidades a niños pobres y brillantes. Funciona lo suficientemente bien como para predecir el rendimiento en la universidad, e incluso después, al menos lo hizo en 2011. Pero ha sido objeto de críticas cada vez mayores por varias razones: no predice; no predice tan bien como las calificaciones de la escuela secundaria; es injusto porque se correlaciona con el nivel socioeconómico (NSE) de los padres; es injusto porque los diferentes grupos raciales / étnicos no tienen el mismo puntaje; los niños ricos pueden prepararse para el SAT, los pobres no pueden; las escuelas secundarias pierden el tiempo preparándose para los exámenes cuando deberían estar enseñando contenido. Probablemente haya otras objeciones; es una pregunta complicada, que no debe resolverse en una breve publicación de blog.

Solo quiero llamar la atención sobre un problema simple. ¿Un defecto en todo «, predijo? Los estudios se denominan sesgo de selección. Bien conocido por los estadísticos, sin embargo, los periodistas lo ignoran en gran medida.

Algunos estudios encuentran que el SAT predice el rendimiento universitario; otros no están seguros o creen que las calificaciones de la escuela secundaria son mejores predictores.

¿Por qué estos resultados son tan contradictorios? Quizás por la misma razón que la altura de los jugadores de la NBA no predice su rendimiento de juego, los jugadores son seleccionados por su altura, peso y habilidad; son más grandes, con una gama más pequeña de tamaños y pesos que la población general. Por lo tanto, la verdadera correlación en la población general entre la altura y la habilidad en el baloncesto se pierde una vez que se han seleccionado los jugadores.

Lo mismo ocurre con el SAT. En la población general, existe una correlación entre el SAT y el rendimiento universitario; pero si la admisión a una escuela de élite se basa en el puntaje del SAT, o en algo fuertemente correlacionado con el puntaje del SAT, como las calificaciones, esa correlación debe disminuir o incluso desaparecer.

Una objeción relacionada se aplica a los comentarios del prominente psicólogo cognitivo y presidente (1995-2003) de la Universidad de California Richard Atkinson, quien se quejó en 2005 de que el SAT I, que es esencialmente una prueba de CI, era peor que el SAT II y alto calificaciones escolares: «Cuando se suma el SAT I a la combinación de las calificaciones de la escuela secundaria y el SAT II, ​​la varianza explicada va del 22,2% al 22,3%, un incremento insignificante. »

Esta afirmación seguramente está incompleta, por la siguiente razón. Suponga que dos variables, A y B (como las calificaciones de la escuela secundaria y la puntuación del SAT) están fuertemente correlacionadas; y suponga además que A predice una tercera variable, C (rendimiento académico). Ahora bien, ¿qué poder predictivo agregará la segunda variable, B, dado que A y B están altamente correlacionados? Respuesta: poco o nada. Pero, si la comparación se hubiera realizado en orden inverso, correlacionando B con C, el resultado habría sido el mismo: sumar A tampoco habría aumentado la correlación total.

Una mejor manera de representar datos como este es una imagen (ver aquí) de un estudio de Matthew Chingos en 2018, que muestra el porcentaje de estudiantes con diferentes combinaciones de SAT o ACT y GPA de la escuela secundaria que obtuvieron su diploma en 10 años. En una esquina está el 35% de los estudiantes que aprobaron con malas calificaciones pero con la puntuación más alta en el SAT o ACT; en otro caso, ocurre lo contrario, el 47% de los estudiantes que aprueban con un SAT muy bajo pero el promedio acumulado más alto. El punto es que, para este estudio, los estudiantes con un GPA alto se desempeñan peor que los estudiantes con un GPA alto, y la superioridad de las calificaciones de la escuela secundaria en los puntajes de las pruebas se refleja en todos los demás puntos de la tabla.

Datos como este respaldan la afirmación de que el GPA es un mejor indicador del éxito universitario que el SAT. Pero todos estos resultados son cuestionables debido al sesgo de selección. Quizás esta muestra sea mejor porque los estudiantes pertenecen a «un grupo menos selectivo de colegios y universidades públicas de cuatro años». Pero incluso aquí los estudiantes no se seleccionan al azar.[1].

El sesgo de selección ha sido un problema de larga data, entonces, ¿por qué las predicciones del SAT-GPA aparentemente han empeorado a lo largo de los años? Una razón obvia es la siguiente: si usa la puntuación A para predecir la puntuación C, el SAT para predecir las calificaciones universitarias, entonces es mejor que C se derive de una experiencia uniforme: todos los estudiantes toman los mismos cursos o cursos similares.

En los últimos años, los cursos de educación general, que son obligatorios para todos los estudiantes de primer año, han caído en desuso, para ser reemplazados por optativas. Si bien el desempeño de los estudiantes de primer año en el pasado reflejó principalmente su desempeño en el mismo curso, en los últimos años probablemente refleje su desempeño en diferentes cursos, seleccionados principalmente por la capacidad del estudiante para aprobarlos. El rango de variación en el GPA se reducirá, al igual que la correlación con cualquier medición anterior, ya sea el puntaje del SAT o el GPA de la escuela secundaria.

Conclusión: Olvídese de la previsibilidad. Observe el efecto de los criterios de admisión a la universidad en la educación secundaria. ¿Queremos que los niños aprendan cosas de preparación para exámenes o que aprendan a escribir y hacer matemáticas? ¿Quizás los criterios de admisión a la universidad deberían representar lo que a las universidades les gustaría que aprendan los niños, como el SAT II, ​​en lugar de tratar de adivinar lo que son, como el SAT I? ¿O simplemente dar a los solicitantes un examen basado en los cursos del primer año que deberán tomar? Para discutir.

[1] De hecho, una práctica razonable para los funcionarios de admisión universitarios concienzudos sería admitir a una fracción de los solicitantes cada año de forma totalmente aleatoria. Al examinar el rendimiento universitario de esta muestra aleatoria, podrían obtener una visión imparcial de cómo cosas como las calificaciones de la escuela secundaria, el SAT y las actividades extracurriculares realmente predicen el rendimiento universitario. Luego, la información se puede utilizar para modificar los criterios existentes.

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